アダプティブ AI: それは正確には何ですか?
アダプティブAI(自律知能)とは、 従来の自律型インテリジェンスの高度で応答性の高いバージョン 独立した学習方法で。 アダプティブ AI には、問題の発生に応じて柔軟に調整しながら、より迅速な意思決定を支援する意思決定フレームワークが組み込まれています。 適応性は、新しいデータに基づいて実行しながらモデルを継続的に再トレーニングおよび学習することによって実現されます。
この種の AI は、環境から受信したデータに基づいてアルゴリズム、意思決定方法、アクションを更新することで、リアルタイム パフォーマンスを強化するために開発されています。 適応型 AI により、システムは変化や課題にうまく対応し、より効果的に目標を達成できるようになります。
たとえば、従来の AI と適応型 AI の両方の学習モデルを比較してみましょう。 自動運転車の物体検出システムの場合、車は歩行者などのさまざまな物体を検出できる必要があります。 したがって、安全性を確保するには、多数のサンプルを使用してシステムをトレーニングする必要があります。 自転車、電動ステップ、ホバーボードなど、新しいものが次々と登場するため、システムは識別用の新しいデータで定期的に更新される必要があります。 ただし、従来の AI の場合、システムが新しいデータで更新されると、システムは歩行者などの以前のオブジェクトを忘れてしまいます。 この現象は、ニューラル ネットワークでは壊滅的な忘却と呼ばれます。
したがって、この問題を克服するために、適応型 AI の概念が発明されました。 ニューラル ネットワークは学習したすべての概念を長期にわたって保持するため、その情報を使用して学習した内容を簡単に思い出すことができます。
アダプティブ AI はあなたのビジネスにとってどのように重要ですか?
アダプティブ AI は、システムが学習技術や動作を変更または変更できるようにする一連のプロセスと AI 技術を提供します。 適応型 AI により、運用中に変化する現実世界の状況に適応できるようになります。 コードを変更して、コードが最初に書かれた時点では識別または知られていなかった現実世界で発生する変更に適応することができます。
による ガーターAI エンジニアリング技術を利用して適応型 AI システムを開発および実行している企業や企業は、25 年までに競合他社よりも少なくとも 2026% 優れた運用速度と運用量を達成するでしょう。人間と機械の経験の過去の行動パターンを学習することで、適応型 AI はより高速な運用を実現します。そしてより良い結果が得られます。
たとえば、アメリカ陸軍とアメリカ空軍は、それぞれの強みを活かして学習者にレッスンを適応させる学習システムを開発しました。 このプログラムは、生徒に合わせて学習を調整する家庭教師のような役割を果たします。 何を教えるべきか、いつテストすべきか、そして進歩を測定する方法を知っています。
アダプティブ AI はどのように機能するのでしょうか?
アダプティブ AI は、AI 機能を獲得するための重要な側面を定義する継続学習 (CL) の概念に基づいて動作します。 継続的学習モデルは、新しいデータが入ってきて自律的に学習するときに、それにリアルタイムで適応できます。 ただし、継続的 AutoML または自動適応学習とも呼ばれるこの方法は、人間の知能を模倣して生涯を通じて知識を学習し洗練させることができます。 これは、モデルがリアルタイム情報を運用環境にプッシュし、それに応じて制約できるようにすることで、従来の機械学習の拡張機能として機能します。
たとえば、Spotify は、適応 AI アルゴリズムを備えた最も人気のある音楽ストリーミング アプリケーションの XNUMX つです。 Spotify はユーザー固有のおすすめ音楽を厳選します。 Spotify はユーザーの曲の履歴に基づいてユーザーの曲の好みとリアルタイムの傾向を分析し、最適なレコメンデーションを生成します。 さらに、関連性を確保するために、Spotify は継続的に再トレーニングして設定を変更する適応型 AI アルゴリズムを利用しています。 この動的な学習方法により、Spotify はシームレスでパーソナライズされた音楽体験を提供できるようになり、ユーザーが自分の好みに合った新しい曲、ジャンル、アーティストを発見できるようになります。
AutoML (自動機械学習) は、適応型 AI の継続学習 (CL) プロセスに不可欠なコンポーネントの XNUMX つです。 AutoML は、データの準備、モデルの選択、デプロイメントを含む完全な機械学習 (ML) パイプラインを自動化することを指します。 AutoML は、モデルのトレーニングの要件を排除し、自動検出によりモデルの精度を高めることを目的としています。 AutoML は、使いやすいフレームワーク、オープンソース アルゴリズム、およびハイパーパラメーターの最適化です。
トレーニング後、モデルの機能を検証するためにモデル検証が実行されます。 さらに、モデル展開エリア内で収集された予測に対してモニタリングが実装されます。 データを監視したら、必要に応じてデータをクリーニングし、タグ付けすることができます。 データがクリーンアップされてタグ付けされたら、検証とトレーニングのためにデータに再入力します。 この場合、サイクルは閉じられます。
モデルは精度を向上させながら、新しいトレンドとデータを常に学習して適応させます。 これにより、アプリケーションの全体的なパフォーマンスが向上します。
アダプティブ AI を実装するにはどうすればよいですか?
ステップ 1: システムの目的を決定する
適応型 AI を実行する場合、システムの開発を導き、望ましい結果を決定するため、システムの目標を設定することが重要です。 システムの目的を定義するには、必要な結果の決定、パフォーマンス指標の設定、対象ユーザーなどの要素を考慮する必要があります。
ステップ2:データ収集
AI モデルを開発する場合、データは機械学習モデルをトレーニングし、情報に基づいた意思決定を可能にするための主要な構成要素として機能します。 適応型 AI のデータを収集する際に留意すべき重要な要素は、システムの目的との関連性、収集されたデータの多様性、更新されたデータ、ストレージ、およびプライバシーです。
ステップ 3: モデルのトレーニング
予測を行うためにデータセット上で機械学習モデルをトレーニングすることは、モデル トレーニングとして知られています。 適応型 AI の実装におけるこの重要なフェーズは、意思決定の基礎を確立します。 適応型 AI のモデルをトレーニングする際に考慮すべき重要な要素は、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメーターの調整、データの準備、モデルの評価、モデルの改善です。
ステップ 4: コンテキスト分析
コンテキスト分析には、現在のコンテキストを調査し、その情報を利用して十分な情報に基づいた意思決定を行うことが含まれ、システムのリアルタイム応答性が可能になります。 適応型 AI システムのコンテキスト分析を実行する場合、最も重要な要素はデータ ソース、モデル予測、データ処理、フィードバック ループです。
ステップ 5: モデルを評価して微調整する
AI モデルを微調整するプロセスには、特定のモデル タイプと解決しようとする問題に応じて、パフォーマンスを向上させるためのパラメーターまたはアーキテクチャの調整が含まれます。 微調整に一般的に使用される手法には、ハイパーパラメーター調整、モデル アーキテクチャ、特徴量エンジニアリング、アンサンブル手法、転移学習などがあります。
ステップ 6: モデルをデプロイする
アダプティブ AI のコンテキストでは、モデルのデプロイとは、運用環境または現実世界の環境でアクセス可能で運用可能なモデルを作成することを指します。 このプロセスには通常、次の手順が含まれます。
- モデルの準備: これには、モデルを TensorFlow SavedModel または PyTorch スクリプトに変換して、実稼働用にモデルを準備することが含まれます。
- インフラストラクチャのセットアップ: クラウド環境、サーバー、モバイル デバイスなど、モデルの展開をサポートするために必要なインフラストラクチャがセットアップされています。
- 展開: モデルは、サーバーまたはクラウド環境にアップロードするか、モバイル デバイスにインストールすることによってデプロイされます。
- モデル管理: 導入されたモデルの効果的な管理には、パフォーマンスの監視、必要な更新、ユーザーへのアクセシビリティの確保が含まれます。
- 統合: デプロイされたモデルは、ユーザー インターフェイス、データベース、追加のモデルなどの他のコンポーネントと接続することにより、システム全体に統合されます。
ステップ 7: 継続的なモニタリングと改善
導入後は、適応型 AI システムの継続的な適切な機能と有効性を確保するために、監視とメンテナンスが必要です。 これには、パフォーマンスの監視、モデルの再トレーニング、データの収集と分析、システムの更新、およびユーザーのフィードバックが含まれます。
アダプティブ AI を実装するためのベスト プラクティス
- 問題を理解する:
適応型 AI システムの効果的なトレーニングには、当面の問題を完全に理解することが重要です。 この理解は、関連情報とトレーニング データの特定、適切なアルゴリズムの選択、システムの有効性を評価するためのパフォーマンス指標の確立に役立ちます。 適応型 AI システムの正確な目標を定義すると、特定の目標が設定され、集中力が高まり、リソースの割り当てが最適化されます。 SMART 目標 (具体的、測定可能、達成可能、関連性があり、期限付き) を設定すると、進捗状況の評価が可能になり、必要な調整が容易になります。 - 高品質のデータを収集する:
データから学習して正確な予測を行うことができる堅牢な適応型 AI システムを構築しようとする場合、高品質のデータを取得することが最も重要です。 トレーニング データの品質が不十分だと、問題をモデル化するシステムの能力に悪影響が生じ、最適なパフォーマンスが得られません。 さらに、トレーニング データ内の多様性は、システムが新しいケースに一般化する能力を維持しながら、幅広い例から学習できるようにするために重要です。 この側面は、問題領域内のリアルタイムの変化に適応する必要がある適応型 AI システムにおいて特に重要です。 さらに、多様なトレーニング データを確保することで、システムが新たな予期せぬ状況に効果的に対処できるようになります。 - 適切なアルゴリズムを選択する:
適応型 AI で最適な結果を得るには、適切なアルゴリズムを選択することが重要な役割を果たします。 強化学習やオンライン学習などのアルゴリズムは適応システムに最適な選択肢ですが、その決定は特定の問題と関係するトレーニング データの種類に合わせて行う必要があります。 たとえば、オンライン学習アルゴリズムはストリーミング データに適していますが、強化学習アルゴリズムは、時間をかけて一連の意思決定を行う必要がある意思決定シナリオに優れています。 - パフォーマンス監視:
適応型 AI システムの有効性を評価するには、パフォーマンスを定期的に監視し、学習指標を採用することが、特にそのリアルタイム性により不可欠です。 モニタリングにより、望ましい結果に向けたシステムの進歩を追跡し、潜在的な問題を早期に特定し、パフォーマンスを向上させるために必要な調整を行うことができます。 - 効果的なテストと検証のフレームワークを実装する:
適応型 AI システムの精度と信頼性を確保するには、適切なテストと検証のフレームワークを実装することが重要です。 システムのパフォーマンスをテストし、精度と信頼性に影響を与える可能性のある問題やエラーを特定することが不可欠です。 これを達成するには、単体テスト、統合テスト、パフォーマンス テストなど、さまざまなテスト方法を使用する必要があります。
さまざまなテスト方法を使用することに加えて、問題空間を正確に反映するさまざまなテスト情報を使用することが重要です。 これには、通常のケースと極端なケース、および予期しないシナリオが含まれます。 さまざまなテスト データを含めることで、開発者はさまざまな条件下でシステムのパフォーマンスをテストし、改善の機会を特定できます。
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